将新数据输入预测（）进行多重回归？

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假设我已经有拟合回归模型中的R的多个预测值变量，如以下玩具例如：将新数据输入预测（）进行多重回归？

n <- 20 
x <- rnorm(n) 
y <- rnorm(n) 
z <- x + y + rnorm(n) 
m <- lm(z ~ x + y + I(y^2))

现在我有新的日期，由x和y值的，我想预测相应的z值：

x.new <- rnorm(5) 
y.new <- rnorm(5)

问：我应该如何最佳的通话预测拟合的模型应用到新的数据？

这里有几件事情我想，这不工作：

尝试1.尝试使用x.new和y.new作为一个新的数据帧的列：

> predict(m, data=data.frame(x=x.new, y=y.new)) 
     1   2   3   4   5   6   7 
-0.0157090 1.1667958 -1.3797101 0.1185750 0.7786496 1.7666232 -0.6692865 
     8   9   10   11   12   13   14 
1.9720532 0.3514206 1.1677019 0.6441418 -2.3010431 -0.3228424 -0.2181511 
     15   16   17   18   19   20 
-0.8883275 0.4549592 -1.0377040 0.1750522 -2.4542843 1.2250101

这给了20值而不是5，所以不可能是正确的。

尝试2：也许predict感到困惑，因为y^2值没有提供？尝试使用model.frame以正确的格式提供数据。

> predict(m, model.frame(~ x.new + y.new + I(y.new^2))) 
     1   2   3   4   5   6   7 
-0.0157090 1.1667958 -1.3797101 0.1185750 0.7786496 1.7666232 -0.6692865 
     8   9   10   11   12   13   14 
1.9720532 0.3514206 1.1677019 0.6441418 -2.3010431 -0.3228424 -0.2181511 
     15   16   17   18   19   20 
-0.8883275 0.4549592 -1.0377040 0.1750522 -2.4542843 1.2250101 
Warning message: 
'newdata' had 5 rows but variables found have 20 rows

同样，这会导致20个值（加上警告），所以不能正确。

来源

2016-11-16 jochen

'newdata' not'data' for'predict'。使用'预测（m，newdata = data.frame（x = x.new，y = y.new））' –

参数是newdata（而不是data）告诉predict什么预测。

predict(m, newdata = data.frame(x = x.new, y = y.new))

来源

2016-11-16 14:17:10 Dason

@Cath - 因为这是一个简单的答案，我不在乎或不想去搜索重复。他们提供了一个可重复的例子，所以我没有立即讨论这个问题，所以我想我会提供帮助。 – Dason

@Cath他们是否应该在帮助页面花更多时间？大概。但我给了人们这个怀疑的好处。谁没有花费大量时间浏览帮助页面，却没有意识到参数名称与您的想法稍有不同，并且您在整个搜索过程中都忽略了这个小细节？问题应该关闭吗？绝对。应该有降价吗？我不这么认为，但你可以自由地不同意。 – Dason

谢谢，这解决了我的问题。 – jochen

将新数据输入预测（）进行多重回归？

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